干雪深度反演的同极化相位差模型

积雪深度是积雪的重要结构参数，获取高精度雪深空间分布信息对于流域尺度水资源管理、气候变化研究和灾害预报等具有重要意义。本文以新疆阿尔泰山南坡克兰河上游为研究区，利用C波段全极化GF-3数据及地面同步观测数据，根据VV与HH极化信号在积雪中折射率不同导致相位差异的原理，使用Maxwell-Garnett方程构建同极化相位差（co-polarized phase difference，CPD）的正演模型，并基于CPD与雪深关系构建了雪深反演模型。通过对具有不同积雪条件的浅雪区与深雪区分别进行雪深反演，获得雪深空间分布信息。同时对反演不确定性进行了分析，并与已有方法进行比较，研究结果表明：①假定研究区积雪各向异性介电常数恒定的理想情况下，CPD仅是雪深的函数，可用半经验的线性模型反演雪深，反演精度的高低与计算CPD过程中使用的滤波器的窗口大小有关，浅雪区的最优滤波窗口为59×59像元，反演精度R为0.83，RMSE为2.72 cm，深雪区的最优滤波窗口为33×33像元，反演精度R为0.54，RMSE为11.69 cm；②雪深反演误差与坡度显著相关，随着坡度的增加，雪深的反演误差呈现出显著增加的趋势，雪深反演不确定性受雪层变质程度、含水量及卫星入射角观测几何条件影响，反演方法对于干燥、雪层变质结晶程度低、均质的积雪及具有大入射角的SAR卫星有更好的适用性；③对比已有基于CPD模型的雪深反演方法，本文方法已经将反演所需要的参数减少为遥感获取的CPD数据，以及进行模型拟合的实测雪深数据，反演精度更高。研究表明CPD模型反演山区雪深空间分布是有效和可行的，研究成果为山区雪深遥感反演提供了新思路。